맞춤기술찾기

이전대상기술

딥러닝 기반의 병해 진단 시스템 및 그 이용방법

  • 기술번호 : KST2019011464
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 스마트팜 등에 있어서 사용자들이 입력한 디지털 이미지를 이용하여 병해 및 충해를 진단하여 제공하는 딥러닝 기반의 병해 진단 시스템 및 그 이용방법에 관한 것으로, 작물을 촬영하여 사진을 업로드하고 이를 입력으로 병해 진단을 실시하는 병해진단서버; 인공지능 딥러닝을 실행하는 딥러닝학습부와 시계열데이터 분석부를 포함하여 구비하는 것을 특징으로 하며, 1만장 이상의 병해부위별 이미지를 이용하여 딥러닝을 실시하기 때문에 기존의 병해진단시스템과 그 진단의 정확도에서 탁월한 성능을 보이는 발명이다.
Int. CL G06Q 50/02 (2012.01.01) G06N 3/02 (2023.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06F 17/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/02(2013.01) G06Q 50/02(2013.01) G06Q 50/02(2013.01) G06Q 50/02(2013.01)
출원번호/일자 1020170085605 (2017.07.05)
출원인 (주)이지팜, 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1830056-0000 (2018.02.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180219) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.07.05)
심사청구항수 1

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 (주)이지팜 대한민국 경기도 안양시 동안구
2 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김태완 대한민국 경기도 안양시 동안구
2 이훈형 대한민국 서울특별시 도봉구
3 김지수 대한민국 서울특별시 동작구
4 김세한 대한민국 대전광역시 서구
5 박현 대한민국 대전시 유성구
6 은지숙 대한민국 전라북도 전주시 완산구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 노대현 대한민국 대전광역시 서구 둔산중로 *** ***호(주은오피스텔)(공룡국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 (주)이지팜 대한민국 경기도 안양시 동안구
2 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.07.05 수리 (Accepted) 1-1-2017-0645570-98
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2017.07.05 수리 (Accepted) 1-1-2017-0645650-42
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2017.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-0648523-77
4 보정요구서
Request for Amendment
2017.07.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0092710-61
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.08.09 수리 (Accepted) 9-1-2017-0026577-63
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0609527-47
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.09.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0863265-24
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.09.05 수리 (Accepted) 1-1-2017-0863268-61
10 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2017.11.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0824416-10
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.11.30 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2017-1195659-08
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-1195751-01
13 등록결정서
Decision to grant
2018.02.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0102533-54
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.10.31 수리 (Accepted) 4-1-2018-5220200-30
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
작물을 촬영하여 병해 사진을 생성하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기의 사진을 업로드하고, 이를 입력으로 병해 진단을 실시하는 병해진단서버; 및 상기 병해진단서버에 구비되는 병해진단부; 및 상기 병해진단부에서 진단된 병해 진단결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 상기 병해진단서버; 및 상기 사용자 단말기는 상기 병해진단서버로부터 전송받은 진단결과를 사용자들에게 알려주는 화면을 제공하며; 상기 병해진단부는 인공지능 딥러닝을 실행하는 딥러닝학습부와 딥러닝학습에 의하여 학습된 결과를 이용하여, 상기 사용자 단말기에서 업로드된 사진을 입력으로 병해 진단을 하는 딥러닝예측부; 및 병해 발생 DB 및 인터넷 기사 정보데이터들 및 상기 사용자들의 입력정보 및 상기 딥러닝예측부에서 상기 사용자들에게 제공한 병해 진단정보를 시계열 입력데이터로 사용하는 인공지능학습방법인 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN)로 구성되어, 상기 사용자가 입력한 사진으로부터 병해의 종류를 잘 알 수 없는 경우에도, 상기 병해 발생 DB의 검색결과로부터 발생빈도가 높은 병해를 추천해주는 역할과 상기 인터넷 기사 정보데이터들로부터 병해 발생 현황을 파악하고 발생빈도가 높은 병해를 추천해주는 역할을 하는 병해발생 시계열데이터 분석부의 결과를 상기 딥러닝예측부에 제공하는 기능을 구비하며, 상기 진단을 위해 사용자 단말기에서 업로드된 사진을 입력으로 사용하여 이미 학습된 병해진단부로부터 작물의 종류와 촬영부위 정보와 상기 진단에 사용된 사진 이미지 중에서 병해가 발생된 부분의 이미지를 추출하고, 이 추출된 이미지로부터 병해 발생부의 크기, 색, 모양, 병해의 종류 등의 진단정보를 추출하여 출력하는 단계(S1); 및 상기 병해진단부에서 출력된 작물의 종류, 촬영부위, 병해 발생부의 크기, 색, 모양, 병해의 종류 및 추출된 병해 발생부의 이미지를 이용하여 미리 병해 진단을 위해 병해이미지, 색, 모양 및 크기를 저장한 데이터베이스(Data Base)에 저장된 데이터들과 비교하여 병해 이미지를 검색하여 출력하는 단계(S2); 및 상기 S2 단계에서 찾아진 이미지를 다시 병해진단부의 입력 이미지로 하여 진단결과를 출력하는 단계(S3); 및 상기 S1 단계의 병해진단 결과와 상기 S3 단계의 출력 병해진단결과를 비교하여 병해진단 결과가 일치하는지 일치도를 계산하는 단계(S4); 및 상기의 S2 및 S4 단계를 더 이상 일치하는 병해 이미지가 없을 때까지 반복하고 상기 S4 단계에서 계산한 일치도 중 가장 높은 일치도가 나온 진단결과를 상기 사용자에게 제공하며, 상기 병해발생 시계열데이터 분석부는 외부의 서버에 접속하여 현재 지역적으로 발생한 병해 정보; 및 인터넷 기사들로부터 자연언어를 인식하여 병해 발생 지역과 병해 종류를 DB화한 정보; 및 상기 병해진단서버에 병해 진단을 요청한 사용자의 위치, 작물의 종류, 진단된 병명들의 정보를 상기 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN)의 학습데이터와 검증데이터로 사용하여 발생빈도가 높은 병해를 찾아 상기 딥러닝예측부에 제공하여 병해 진단의 정확도를 높여주는 역할을 하며, 상기 병해진단서버는 상기 사용자들에 정보를 제공하고 정보를 업로드하는 웹서버와 병해진단기능을 하는 서버기능을 2 이상으로 분산처리하며, 상기 딥러닝학습부는 병해 진단용 학습이미지를 작목별, 병 발생 부위별로 1만 장을 사용하고, 딥러닝 인공지능 학습에 의하여 작물의 종류와 작물의 촬영위치를 학습하여 찾아내는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 병해 진단 시스템
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 (주)이지팜 ICT융합산업원천기술개발사업 스마트팜 확산을 위한 클라우드 기반 스마트베드 시스템 및 Farm-As- A-Service 기술 개발